-
公开(公告)号：CN117857794A
公开(公告)日：2024-04-09
申请号：CN202410038401.X
申请日：2024-01-11
申请人： 南京大学
IPC分类号： H04N19/124 , H04N19/176 , H04N19/13
摘要： 本发明公开了一种基于块搜索和可变位数残差的相似图像JPEG无损重压缩方法，步骤如下：部分解析JPEG参数；在两张JPEG的未反量化的频域系数进行块级别的搜索，搜索策略为计算绝对差值和；记录与当前块容忍度限制下的最小绝对差值和的块的索引；对索引进行差分得到方向向量；根据方向向量为0的比例判断两张图像是否相似，若不相似则使用Brunsli算法进行单张JPEG的无损重压缩，若相似，则使用Brunsli算法压缩每一个当前块和参考块的前N位残差和后64‑N位的原频域系数，并添加标志位，方向向量则经过比特位压缩后再使用Brotli算法压缩；解码端根据标志位进行相应的解码操作。本发明的无损JPEG压缩方法相较于已有重压缩方法能进一步压缩17％。
-
公开(公告)号：CN117834883A
公开(公告)日：2024-04-05
申请号：CN202410001561.7
申请日：2024-01-02
申请人： 南京大学
IPC分类号： H04N19/146 , H04N19/176 , H04N19/42
摘要： 本发明公开了一种基于块级别的智能图像压缩快速码率控制方法。该方法包括如下步骤：S1，将输入的图片切分为不重叠的大小相同的块；S2，采样部分图像块；S3，对采样的图像块均编解码两次，根据编解码结果推导出图像块码率R和质量因子λ的关系，以及图像块失真D和质量因子λ的关系；S4，计算每一个图像块的平均图像梯度；S5，使用线性关系拟合每一个被采样的图像块的平均图像梯度与R‑λ关系以及D‑λ关系的系数；S6，预测出未被采样的块的R‑λ关系以及D‑λ关系；S7，根据每一个块的R‑λ关系以及D‑λ关系对图像进行码率控制。本发明相比其他码率控制方法，拥有更准确的码率控制精准度，更快的速度和更低的内存消耗。
-
公开(公告)号：CN117714706A
公开(公告)日：2024-03-15
申请号：CN202311623403.7
申请日：2023-11-30
申请人： 南京大学
摘要： 本发明公开了一种基于光谱嵌入的高光谱图像压缩方法。步骤如下：收集静态高光谱图像数据集；提取图像的光谱通道索引序列；对光谱通道索引序列进行数据的归一化处理，得到包含图像的光谱相关性的序列；建立一种基于光谱嵌入的高光谱图像编解码网络；使用处理后的序列数据训练编解码网络；得到图像对应的光谱嵌入及训练好的解码网络；解码端将所需图像的光谱嵌入输入解码网络进行预测推理。本发明可以在相同的码率下提供效果更佳的重建效果，显著优于现有的学习方法，并且可与最新的传统编解码器相媲美。同时本发明的高光谱图像压缩方法是轻量级的，在编码过程中表现出更快的模型收敛，在推理中表现出更快速的解码。
-
公开(公告)号：CN117395412A
公开(公告)日：2024-01-12
申请号：CN202311319421.6
申请日：2023-10-12
申请人： 南京大学
IPC分类号： H04N19/119 , H04N19/136 , H04N19/176
摘要： 本发明公开了一种轻量级的有损图像编码方法。该方法包括如下步骤：S1，将输入的图片切分为大小相同的块；S2，对于每一个块，首先根据当前块的每一个像素值计算其哈希值，每一个块的哈希值均会被记录起来，随后将当前块哈希值与之前每一个块的哈希值进行比较，并根据哈希值比较结果判断该块是否与已编码的块相似；S3，如果已编码的块中有当前块的相似块，不对当前块进行编码，直接将与当前块相似的已编码的块拷贝过来，如果没有，则对当前块进行有损编码。本发明的方法在计算能力较差的设备上与JPEG这一传统图像编解码方法在大量测试图片中进行比较中，拥有更高效的压缩效率，更快的解码时间和更低的能量消耗。
-
公开(公告)号：CN116939226A
公开(公告)日：2023-10-24
申请号：CN202310702149.3
申请日：2023-06-14
申请人： 南京大学
摘要： 本发明提出一种面向低码率图像压缩的生成式残差修复方法及装置。该方法包括以下步骤：S1，通过一个端到端的智能图像编码系统得到在低码率时平滑且缺失高频信息的压缩图像；S2，使用生成式残差修复网络对压缩图像与原始图像的残差进行编码，并将解码得到的残差加回到压缩图像上得到重建图像；S3，引入判别器，使用生成对抗网络损失函数对生成式残差修复网络进行优化。本发明实现了更好的主观质量效果。
-
公开(公告)号：CN116506626A
公开(公告)日：2023-07-28
申请号：CN202310418129.3
申请日：2023-04-19
申请人： 南京大学
IPC分类号： H04N19/176 , H04N19/192 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/092
摘要： 本发明提供一种基于多智能体强化学习的短视频码率自适应传输方法，步骤为：(1)每条短视频划分为视频块，视频块被编码为多个码率等级副本存在于内容分发节点；(2)向内容分发节点请求预缓存视频块，维护本地缓冲区；(3)滚动屏幕时清除上一个视频已下载但未播放的部分，视频队列中第二个视频开始播放；(4)缓冲区管理智能体选择休眠或预缓存的视频标识；(5)码率自适应智能体预缓存视频，确定下一个视频块的码率等级；(6)用户客户端将视频标识及其码率等级的请求提交给内容分发节点；(7)重复上述步骤，直至本地短视频会话结束。本发明训练过程采用模仿学习预训练，多智能体强化学习微调的方法进行码率决策，大大提升训练速度。
-
公开(公告)号：CN116269496A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310179178.6
申请日：2023-03-01
申请人： 南京大学
IPC分类号： A61B8/08
摘要： 本发明提出一种基于隐式神经表示的心脏三维超声成像及心功能评估系统。该系统包括二维超声图像采集模块、基于隐式神经表示的三维超声成像模块和心功能评估模块；其中，二维超声图像采集模块用于获取心脏的二维超声图像，并估计超声图像的位置参数；基于隐式神经表示的三维超声成像模块用于心脏的三维重建，该模块将整个心脏表示为一个输入为三维坐标、输出为对应位置体素值的隐式函数；心功能评估模块用于自动计算心脏左、右心室的容积以及射血分数。本发明方法重建的三维心脏比传统三维探头采集的三维心脏包含更多的腔体内部细节信息。
-
公开(公告)号：CN115361520A
公开(公告)日：2022-11-18
申请号：CN202210888249.5
申请日：2022-07-27
申请人： 南京大学
IPC分类号： H04N7/15 , H04N19/124 , H04N19/42 , H04N19/517 , H04N19/91
摘要： 本发明公开了一种基于二阶运动信息的超低码率视频会议压缩方法。该方法包括以下步骤：(1)从视频帧选取源帧和运动帧，并提取运动帧的稀疏运动特征；(2)对源帧编码压缩，运动帧的稀疏运动特征量化后做帧间残差得到一阶运动残差信息，进行熵编码；两路码流封装为数据包传输；(3)传输模拟丢包，判断是否出现丢包，出现则进行预测；(4)未丢包或完成预测，将数据包分为两部分；(5)对数据处理得到源帧及其稀疏运动特征、当前帧的稀疏运动特征，获得当前帧的遮挡掩膜及一阶光流信息；(6)重复步骤(1)至(5)两次，从第三帧开始用前两帧的光流信息平滑当前帧光流，最后用遮挡掩膜重绘光流扭曲结果。
-
公开(公告)号：CN114926381A
公开(公告)日：2022-08-19
申请号：CN202210535253.3
申请日：2022-05-17
申请人： 南京大学
摘要： 本发明公开了一种基于图像属性融合增强的低光照多视角优质成像方法。该方法利用混合传感器成像系统在低光照条件下获取多视角的低分辨率欠曝光的彩色图像和高分辨率优曝光的灰度图像序列，通过属性(照度、色度、空间结构)融合增强机制，生成多视角高分辨率优曝光彩色图像，具体步骤为：(1)根据混合传感器成像系统性质，生成仿真多视角图像块对；(2)为增强各视角图像块质量，利用多视角图像进行属性融合增强，分别构建相应网络模型并级联；(3)根据待增强的属性特征构建损失函数，使用优化器依次单独训练各网络，然后端到端优化级联网络；(4)将优化后的网络应用于采集到的真实低光照图像序列，获得多视角高分辨率优曝光彩色图像。
-
公开(公告)号：CN113079275B
公开(公告)日：2022-05-17
申请号：CN202010003610.2
申请日：2020-01-03
申请人： 南京大学
摘要： 本发明公开了一种基于优化直方图匹配的阵列相机色彩校正方法。包括如下步骤：S1，取待校正阵列相机拍摄的当前帧；S2，依次将每一个相机作为目标颜色相机，运用直方图匹配和曲线拟合得到所有相机的色彩映射曲线；S3，将当前场景的所有相机的映射曲线按照相机权重进行加权平均，得到该场景下的全局映射曲线；S4，对阵列相机视频的每一帧在拼接之前运用全局映射曲线进行色彩校正。本发明的方法能够校正多相机视频拼接时相机之间的颜色差异。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
搜索结果
91 条记录 (耗时 0.029 秒)
